Машинное обучение — это бурно развивающаяся отрасль, которая принесла невероятные достижения в различных областях. Все используют ML и AI для своего бизнеса и приложений, от небольших стартапов до крупных организаций. Многие организации стремятся развернуть модели машинного обучения, но возникают проблемы с поддержанием хорошей производительности моделей. Эти проблемы часто решаются с помощью множества решений, включая увеличение данных, перенос обучения и многое другое. В этой..

Ниже приведены ключевые функции современного, масштабируемого и надежного конвейера машинного обучения, а также развертывание модели, конвейер прогнозирования и различные другие функции: Платформа обучения машинному обучению с AutoML, наложением, смешиванием ML Наблюдаемость и мониторинг Реестр моделей Преобразование модели Магазин функций Для любого предприятия надежный и предсказуемый конвейер машинного обучения является наиболее важным аспектом их команд MLOps и DevOps. В..

Серия наблюдаемости ML Модель отправлена; Что могло пойти не так? Часть 2: Режимы отказа модели В нашем последнем посте мы подробно рассмотрели наблюдаемость модели и ее роль в рабочем процессе машинного обучения. В частности, мы обсудили перспективы использования инструментов наблюдения и мониторинга моделей для выявления, диагностики и объяснения регрессионных моделей, которые были развернуты в производственной среде. Это приводит нас к естественному вопросу: что я..

СЕРИЯ НАБЛЮДЕНИЙ ML Инструменты инфраструктуры машинного обучения - наблюдаемость машинного обучения Часть 1: Серия наблюдаемости ML Машинное обучение (ML) внедряется предприятиями практически во всех отраслях. Многие компании обращаются к платформам инфраструктуры машинного обучения, чтобы стимулировать использование ИИ в своем бизнесе. Понимание различных платформ и предложений может оказаться сложной задачей. Пространство инфраструктуры машинного обучения переполнено,..